java能調(diào)用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎

1、以管理員身份啟動Matlab；在命令行窗口輸入：rehash toolboxcache 因為無法重現(xiàn)你的問題，所日無法實驗，你自己試一下。

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2、在Java中調(diào)用Matlab的方法時，有三種方式。大致都有2個參數(shù)，第一個參數(shù)是定義輸出結(jié)果，第二個參數(shù)為輸入?yún)?shù)。

3、Java可以調(diào)用Matlab，先把Matlab編寫的m文件編譯成組件，是通過Matlab Builder JA這個組件打包成一個Java類，供你在Java程序里調(diào)用。這些在Matlab自帶的Help里面說得很清楚的，不是很困難。

4、這個思路不大好。應(yīng)該生成文本文件（或者二進制文件），然后在matlab里面用load命令讀進來。除非你對于不同的數(shù)據(jù)是要調(diào)用不同的.m文件來分析，并且沒什么規(guī)律科研。不然，我上面說的方法應(yīng)該是比較簡單的。

如何用70行Java代碼實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

你“行”的概念是什么？ 用C++之后在matlab中編譯成mex后，使用的時候一行代碼就可以了。

厲害的神紋大師，向來都是被人所供奉著的，受人尊敬，各方的大勢力，都愿意出大代價養(yǎng)著他們，只要他們愿意。

或者說怎么使你的網(wǎng)絡(luò)更加穩(wěn)定，更加符合你的所需 。

見附件，一個基本的用java編寫的BP網(wǎng)絡(luò)代碼。BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是86年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑客指南：http：//karpathy.github.io/neuralnets/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)：http：//neuralnetworksanddeeplearning點抗 /chaphtml 代碼 現(xiàn)在你已經(jīng)了解了基本的知識，就開始寫代碼吧！首先我們需要創(chuàng)建層。

我不建議用Java，應(yīng)改用Python或Scala一類的語言。如果用Python，代碼大概50行左右，但可以想像用Java便看起來復(fù)雜得多。

rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在java中如何實現(xiàn)原代碼

1、rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理是用RBF作為隱單元的“基”構(gòu)成隱含層空間，這樣就可以將輸入矢量直接映射到隱空間，而不需要通過權(quán)連接。當RBF的中心點確定以后，這種映射關(guān)系也就確定了。

2、BP網(wǎng)絡(luò)就是一個典型的例子。如果對于輸入空間的某個局部區(qū)域只有少數(shù)幾個連接權(quán)值影響輸出，則該網(wǎng)絡(luò)稱為局部逼近網(wǎng)絡(luò)。常見的局部逼近網(wǎng)絡(luò)有RBF網(wǎng)絡(luò)、小腦模型（CMAC）網(wǎng)絡(luò)、B樣條網(wǎng)絡(luò)等。附件是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C++源碼。

3、rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radical Basis Function）。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種高效的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有其他前向網(wǎng)絡(luò)所不具有的最佳逼近性能和全局最優(yōu)特性，并且結(jié)構(gòu)簡單，訓(xùn)練速度快。

4、代碼基本沒問題，但是p_test沒有預(yù)先定義，在歸一化時會報錯。當然可以save data net，把網(wǎng)絡(luò)存起來，但在調(diào)用的時候得用load data net才能讀取出來。讀取出net后，就用這一句：y=sim(net，p_test)；即可。

5、java源代碼是用來關(guān)聯(lián)jar中的編譯代碼的。

6、生成代碼，就好普通Simulink模型生成代碼一樣了，先在Configuration Parameters--Code Generation里選擇System Target File為ert.tlc，再按下Generate Code按鈕即可。

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